Manual intermitente: notas sobre a poética ficcional de José Saramago

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Linguagem e invenção em Primeiras Estórias

Pós-graduação em Letras - FCLAS

Análise semiótica da narrativa bíblica A prova de Abraão

Pós-graduação em Letras - FCLAS

Scan for MARC: princípios sintáticos e semânticos de registros bibliográficos aplicados à conversão de dados analógicos para o formato MARC 21 bibliográfico

Pós-graduação em Ciência da Informação - FFC

Análise fonético-fonológica dos padrões entoacionais do português brasileiro e do inglês norte-americano no filme Shrek (2001)

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Orações subordinadas substantivas sob uma perspectiva funcionalista-cognitivista: uma proposta de descrição e ensino

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Gramaticalização e (inter)subjetivização na modalização em português: um estudo de pode ser

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Prefixos latinos de movimento: um estudo morfológico e lexicográfico

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Raduan Nassar e a lavoura dos dizeres: entre Provérbios e Cantares

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Obtenção e caracterização de compósitos de fibras de carbono/PEKK com aplicações aeronaúticas

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Aspectos metabólicos e nutricionais da planta e produtividade do milho em diferentes densidades populacionais

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A gestão compartilhada em áreas de proteção ambiental: a experiência do conselho gestor das Apas Cabreúva, Cajamar e Jundiaí-SP

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Aplicação de redes NeuroFuzzy ao processamento de peças automotivas por meio de injeção de polímeros

The injection molding of automotive parts is a complex process due to the many non-linear and multivariable phenomena that occur simultaneously. Commercial software applications exist for modeling the parameters of polymer injection but can be prohibitively expensive. It is possible to identify these parameters analytically, but applying classical theories of transport phenomena requires accurate information about the injection machine, product geometry, and process parameters. However, neurofuzzy networks, which achieve a synergy by combining the learning capabilities of an artificial neural network with a fuzzy set's inference mechanism, have shown success in this field. The purpose of this paper was to use a multilayer perceptron artificial neural network and a radial basis function artificial neural network combined with fuzzy sets to produce an inference mechanism that could predict injection mold cycle times. The results confirmed neurofuzzy networks as an effective alternative to solving such problems.

Sintaxe das orações complexas em português: uma proposta de descrição e ensino

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Modificação da superfície de óxidos de ferro por dextrana derivatizada para aplicações em liberação de fármaco

Pós-graduação em Química - IQ